【摘 要】
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滑坡负样本在基于统计模型的滑坡危险度制图中具有重要作用,能够抑制模型的高估,以合理区划滑坡危险区与非危险区。目标空间外向化采样法（Target Space Exteriorization Sampl
【机 构】
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虚拟地理环境教育部重点实验室（南京师范大学）江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,Depa
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滑坡负样本在基于统计模型的滑坡危险度制图中具有重要作用,能够抑制模型的高估,以合理区划滑坡危险区与非危险区。目标空间外向化采样法（Target Space Exteriorization Sampling,TSES）是一种代表性的基于环境特征空间的负样本采样方法,以往研究表明,TSES在基于广义加性模型的滑坡危险度制图中的应用效果较好,但是其采集的负样本是＂虚拟＂的样本,只存在于环境特征空间中,无法映射到地理空间,因而无法通过野外检核验证所采集负样本的可靠性。针对这一问题,该文提出一种改进TSES方法,不
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